Автор: Денис Аветисян
Адаптивные среды для обучения с подкреплением позволяют преодолеть насыщение данными и повысить эффективность обучения языковых моделей.
В статье представлена методика RLVE, использующая динамически изменяющиеся, верифицируемые среды для масштабирования обучения языковых моделей с подкреплением.
Обучение языковых моделей с подкреплением часто сталкивается с проблемой насыщения данных и снижением эффективности по мере усложнения задач. В данной работе, ‘RLVE: Scaling Up Reinforcement Learning for Language Models with Adaptive Verifiable Environments’, представлен подход RLVE, использующий адаптивные верифицируемые среды, динамически подстраивающие сложность задач для повышения масштабируемости и эффективности обучения. Показано, что применение RLVE обеспечивает значительное улучшение обобщающей способности моделей на различных задачах рассуждения, превосходя традиционные методы обучения с подкреплением. Сможет ли RLVE стать ключевым инструментом для создания более интеллектуальных и эффективных языковых моделей?
Пределы Рассуждений в Языковых Моделях
Современные языковые модели, несмотря на впечатляющие результаты, часто испытывают трудности при решении задач, требующих сложного рассуждения и последовательной логики. Простое увеличение масштаба моделей не решает проблему; необходимы новые парадигмы обучения, ориентированные на проверяемую корректность, а не только на количество параметров. Акцент смещается с генерации правдоподобных текстов на генерацию логически обоснованных и верифицируемых решений. Традиционные методы обучения с подкреплением оказываются недостаточно масштабируемыми, что требует более эффективного и проверяемого подхода. Каждый рефакторинг начинается как молитва и заканчивается покаянием.
RLVR: Обучение с Проверяемыми Вознаграждениями
Подход Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) представляет собой новую парадигму обучения с подкреплением, в которой вознаграждение присваивается модели только после алгоритмической верификации ее выходных данных. Реализация осуществляется посредством Verifiable Environments – сред, предоставляющих детерминированный сигнал о корректности, обходя субъективность человеческих оценок. Ключевым компонентом является Problem Generator, динамически создающий задачи в этих средах, обеспечивая автоматизированное обучение и оценку. Центральную роль играет программа Verifier, гарантирующая алгоритмическую корректность выходных данных, обеспечивая фокусировку на доказанном рассуждении.
Масштабирование Обучения с Адаптивной Сложностью
Для предотвращения перегрузки или недостаточной стимуляции моделей, в RLVR реализована адаптивная сложность, динамически регулирующая уровень сложности задач. Этот механизм поддерживает оптимальный баланс между вызовом и возможностями модели, способствуя более эффективному обучению. Данный подход дополняется методом обучения по учебному плану (Curriculum Learning), начинающимся с простых задач и постепенно увеличивающим их сложность, предотвращая катастрофическое забывание. В качестве основы для верифицируемых сред использовался набор данных DeepMath-103K. Результатом обучения стала модель ProRL-1.5B-v2 с 1.5 миллиардами параметров, обученная до насыщения с использованием RLVR, демонстрирующая прирост средней производительности в 3.37% на шести эталонных тестах рассуждений, при более чем в 3 раза меньших вычислительных ресурсах.
Оптимизация Эффективности Обучения с DAPO
Для дальнейшей оптимизации эффективности обучения, в конвейер обучения с подкреплением была интегрирована методика DAPO, вариант алгоритма GRPO. DAPO улучшает эффективность использования данных за счет оптимизации компромисса между исследованием и эксплуатацией, обеспечивая быструю сходимость и снижение затрат на обучение. Ключевым показателем эффективности DAPO является коэффициент эффективных запросов, измеряющий процент запросов, приводящих к уникальным траекториям. Высокий коэффициент указывает на более эффективное исследование пространства состояний и более быстрое обучение агента. Совокупные улучшения демонстрируют значительный прогресс в масштабируемости и эффективности обучения, превосходя DeepMath-103K на 2% и достигая эквивалентной производительности с использованием в три раза меньше вычислительных ресурсов. Каждая зависимость, созданная в системе, — это обещание, данное прошлому, и порой, чтобы вырастить что-то новое, необходимо позволить старому саморазрушиться.
В представленной работе наблюдается стремление к созданию не просто обучающей системы, а скорее к формированию среды, способной к саморегуляции и адаптации. Этот подход перекликается с представлениями Винтона Серфа о системах как об экосистемах, а не инструментах. Он как-то заметил: «Сложность растет, а не уменьшается». В контексте RLVE, адаптивные, проверяемые среды – это попытка создать именно такую сложную, саморазвивающуюся систему, где динамическая корректировка сложности задач позволяет преодолеть насыщение данными и повысить эффективность обучения языковых моделей. Подобно тому, как в природе экосистемы эволюционируют, RLVE стремится к созданию среды, способной к постоянному совершенствованию и самовосстановлению.
Что впереди?
Представленная работа, стремясь масштабировать обучение языковых моделей посредством адаптивных, верифицируемых сред, лишь частично снимает завесу с той сложности, что таится в самом понятии «интеллект». Архитектура, как способ откладывать хаос, здесь проявляется во всей своей красе: создание среды, способной динамически подстраиваться под обучаемую систему, – это не решение, а лишь временное умиротворение перед неизбежным столкновением с непредсказуемостью.
Очевидно, что текущие подходы к оценке «сложности» задачи остаются упрощенными. Истинная мера – не количество итераций, необходимых для достижения определенного результата, а устойчивость системы к возмущениям, к неполноте данных, к неявному знанию. Не существует «лучших практик», есть лишь выжившие, те решения, которые оказались достаточно гибкими, чтобы адаптироваться к постоянно меняющимся условиям.
Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены не на создании более сложных алгоритмов обучения, а на разработке инструментов для моделирования и предсказания этих самых возмущений. Порядок – это кеш между двумя сбоями. Поиск принципов самовосстановления, способности к адаптации «на лету», – вот куда должна двигаться наука, стремящаяся создать не просто «умные» системы, а системы, способные выживать в мире, где хаос – это норма, а стабильность – лишь иллюзия.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.07317.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- Квантовый взгляд на биомедицинскую визуализацию
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
2025-11-11 20:21